AI 模型评估是确保模型性能和可靠性的关键步骤。以下是一些常用的模型评估方法：
- 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本比例。
- 召回率（Recall）：模型正确识别为正例的样本比例。
- F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。
在进行模型评估时，以下是一些常用的指标：
- 混淆矩阵：展示了模型在各个类别上的预测结果。
- ROC 曲线：展示模型在不同阈值下的真阳性率与假阳性率的关系。
- AUC（Area Under Curve）：ROC 曲线下方的面积，表示模型区分正负样本的能力。
AI 模型评估示例
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